在人关节的模拟系统中,在跳跃过程中与并行人工执行器一起预测阿基里斯肌力量的峰值控制

科学领域:

• 生物力学 生物力学
• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 控制系统 控制系统

背景情况:

• 目前的可穿戴外骨架主要旨在降低行走的代谢成本.
• 现有的机器人外骨架无法控制诸如肌肉或肌之类的生物组织机制.
• 控制生物组织机制可以彻底改变伤害预防和康复.

研究的目的:

• 引入使用非线性模型预测控制 (NMPC) 进行关闭循环控制峰值肌力的新框架.
• 为了使机器人控制下肢外骨架中的生物组织机制.
• 提高伤害预防和个性化康复的准确性.

主要方法:

• 开发了一种计算效率高的NMPC内部模型,用于肌和脚关节动态的明确的闭式方程.
• 集成的平行外骨激活与模拟的人类脚关节系统.
• 测试和验证了动力表数据和基于跑步机的行走/跑步数据的框架.

主要成果:

• 通过NMPC控制器,在预定义的值以下,可以有效控制阿基里斯的力量.
• 拟议的模型显示在不同的肌肉和步态上具有普遍性.
• 由于计算时间较短,该框架适合实时应用.

结论:

• 开发的NMPC框架显示了对外骨中生物组织机制的精确控制的希望.
• 这种方法可以带来先进的伤害预防和个性化康复策略.
• 该模型的效率和通用性支持其对现实世界应用的潜力.